Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
Beschreibung des Arbeitspaketes
Die Logistik als eine der zentralen Anwendungsdomänen für das Internet der Dinge bietet ein optimales Umfeld für die Verbindung von physischen Gegenständen mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Unter dem logistischen Produktlebenszyklusmanagement (PLM) wird ein Ansatz zum integrierten Management von Produktdaten in Wertschöpfungsketten und entlang des kompletten Lebenszyklus verstanden. Im gesamten Produktlebenszyklus von Maschinen und Anlagen entstehen große Datenmengen, deren Integration in Wertschöpfungsnetzwerke von erheblicher Relevanz ist. Eben diese Daten sind jedoch durch eine bedeutende Sensibilität gekennzeichnet, sodass deren Erhebung, Speicherung und Weiterverarbeitung über Unternehmensgrenzen hinweg sicherheitsrelevanter Standards und Nutzungsgarantien bedarf. Da die Datensouveränität in den meisten Fällen nicht gewährleistet werden kann, wird ein außerbetrieblich genutztes Collaborative Condition Monitoring (CCM) aktuell verhindert.
Der International Data Space (IDS) bietet in diesem Zusammenhang eine Referenzarchitektur, die die Wahrung der notwendigen Datensouveränität gewährleistet und somit CCM ermöglicht. CCM gilt in diesem Zusammenhang als technischer »Enabler« für instandhaltungsfreie Produktionssysteme, da durch den kollaborativen Austausch von Zustandsdaten validere Prognosen bevorstehender Störungen ermöglicht werden. Dadurch kann zukünftig die Vision einer gänzlichen Vermeidung ungeplanter Instandhaltungsaktivitäten angestrebt werden.